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<body style="margin:0; padding:30px; width:210mm; height:297mm; background:#f5f6fa; font-family:'Segoe UI',sans-serif; display:grid; grid-template-rows:auto 1fr; gap:25px;">

<!-- 标题区 -->
<div class="hero" style="text-align:center; border-bottom:4px solid #273c75; padding-bottom:25px;">
    <text style="display:block; font-size:42px; font-weight:800; color:#273c75; letter-spacing:-1px; margin:20px 0;">深度学习在医学影像分析中的应用</text>
    <div style="display:flex; justify-content:center; gap:30px;">
        <text style="font-size:18px; color:#718093;">作者：王小明，陈晓华</text>
        <text style="font-size:16px; color:#a4b0be;">机构：清华大学人工智能研究院</text>
    </div>
</div>

<!-- 主体内容 -->
<div class="main-body" style="display:grid; grid-template-columns:1.2fr 1fr; gap:30px; height:calc(297mm - 180px);">
    <!-- 左列 -->
    <div class="left" style="display:grid; gap:25px;">
        <div class="abstract" style="background:#ffffff; padding:20px; border-radius:8px; box-shadow:0 3px 15px rgba(0,0,0,0.1);">
            <text style="display:block; font-size:28px; font-weight:700; color:#487eb0; margin-bottom:15px;">研究摘要</text>
            <text style="display:block; font-size:16px; line-height:1.8; color:#353b48;">
                本研究提出新型三维卷积神经网络架构，针对CT影像的肿瘤检测任务进行优化。通过融合多尺度特征与注意力机制，在公开数据集上达到92.3%的检测准确率...
            </text>
        </div>

        <div class="method" style="background:#f8f9fa; padding:20px; border-left:6px solid #8c7ae6;">
            <text style="display:block; font-size:28px; font-weight:700; color:#8c7ae6; margin-bottom:15px;">方法论</text>
            <div style="display:grid; gap:15px;">
                <text style="font-size:16px; padding-left:20px; position:relative;">
                    <span style="position:absolute; left:0; color:#8c7ae6;">▶</span> 多模态特征融合框架
                </text>
                <text style="font-size:16px; padding-left:20px; position:relative;">
                    <span style="position:absolute; left:0; color:#8c7ae6;">▶</span> 动态区域注意力机制
                </text>
                <image style="width:100%; height:180px; margin-top:15px; border-radius:6px; object-fit:cover;"></image>
            </div>
        </div>
    </div>

    <!-- 右列 -->
    <div class="right" style="display:grid; gap:25px;">
        <div class="experiment" style="background:#ffffff; padding:20px; border-radius:8px; box-shadow:0 3px 15px rgba(0,0,0,0.1);">
            <text style="display:block; font-size:28px; font-weight:700; color:#e84118; margin-bottom:15px;">实验分析</text>
            <div style="display:grid; grid-template-columns:repeat(2,1fr); gap:20px;">
                <div>
                    <image style="width:100%; height:120px; border-radius:6px; margin-bottom:10px;"></image>
                    <text style="display:block; font-size:14px; text-align:center; color:#718093;">特征热力图可视化</text>
                </div>
                <div>
                    <image style="width:100%; height:120px; border-radius:6px; margin-bottom:10px;"></image>
                    <text style="display:block; font-size:14px; text-align:center; color:#718093;">ROC曲线对比</text>
                </div>
            </div>
            <div style="margin-top:20px; background:#f8f9fa; padding:15px; border-radius:6px;">
                <text style="display:block; font-size:16px; color:#353b48;">▶ 准确率提升12.6% (vs ResNet-50)</text>
                <text style="display:block; font-size:16px; color:#353b48; margin-top:8px;">▶ 推理速度达23FPS (TITAN RTX)</text>
            </div>
        </div>

        <div class="introduction" style="background:#fff9f2; padding:20px; border-left:6px solid #ff9f43;">
            <text style="display:block; font-size:28px; font-weight:700; color:#ff9f43; margin-bottom:15px;">技术背景</text>
            <text style="display:block; font-size:16px; line-height:1.8; color:#353b48;">
                医学影像数据年增长率达35%，但传统分析方法存在效率瓶颈。深度学习技术在图像分割、异常检测等任务中展现出显著优势...
            </text>
        </div>
    </div>

    <!-- 底部区块 -->
    <div class="result" style="grid-column:1/-1; background:#487eb0; padding:25px; border-radius:8px; margin-top:15px;">
        <text style="display:block; font-size:28px; font-weight:700; color:white; margin-bottom:15px;">结论与展望</text>
        <div style="display:grid; grid-template-columns:1fr 1fr; gap:30px;">
            <text style="font-size:16px; color:#dcdde1; line-height:1.8;">
                ✔ 验证了三维卷积在医学影像分析中的有效性<br>
                ✔ 提出改进的注意力机制提升小目标检测
            </text>
            <text style="font-size:16px; color:#dcdde1; line-height:1.8;">
                ➤ 未来将探索跨模态迁移学习<br>
                ➤ 开发轻量化移动端部署方案
            </text>
        </div>
    </div>
</div>
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